Эта уникальная книга сочетает в себе концепции условных вероятностей и стохастических процессов с реальными применениями. Роль методов рандомизации в клинических испытаниях становится все более важной. Это всеобъемлющее руководство объединяет как прикладные аспекты рандомизации в клинических испытаниях, так и вероятностный подход к свойствам рандомизации. Принимая откровенно небайесовский и непараметрический подход к выводу, книга фокусируется на линейном ранговом тесте в модели рандомизации, с дополнительным обсуждением вывода, основанного на правдоподобии, поскольку это относится к достаточности и вспомогательности. Также приводятся соответствующие и практические обсуждения разработок в стохастических процессах и прикладной теории вероятностей. Интуиция подчеркивается больше, чем математика, но не без четкого развития последней в контексте первой.
Предоставляя консолидированный обзор области, книга включает актуальные и практические обсуждения: выгод рандомизации в плане снижения систематических ошибок, рандомизации как основы для вывода, ковариатно-адаптивной и ответно-адаптивной рандомизации, текущих философий, споров и новых разработок.
С обилием задач, теоретических упражнений и коротких компьютерных симуляций с использованием SAS, Randomization in Clinical Trials: Theory and Practice одинаково полезна как в качестве стандартного учебника для аспирантур по биостатистике, так и в качестве надежного справочника для практикующих биостатистиков.
Электронная Книга «Randomization in Clinical Trials» написана автором John Lachin M. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471654070
Описание книги от John Lachin M.
A unique overview that melds the concepts of conditional probability and stochastic processes into real-life applications The role of randomization techniques in clinical trials has become increasingly important. This comprehensive guide combines both the applied aspects of randomization in clinical trials with a probabilistic treatment of properties of randomization. Taking an unabashedly non-Bayesian and nonparametric approach to inference, the book focuses on the linear rank test under a randomization model, with added discussion on likelihood-based inference as it relates to sufficiency and ancillarity. Developments in stochastic processes and applied probability are also given where appropriate. Intuition is stressed over mathematics, but not without a clear development of the latter in the context of the former. Providing a consolidated review of the field, the book includes relevant and practical discussions of: * The benefits of randomization in terms of reduction of bias * Randomization as a basis for inference * Covariate-adaptive and response-adaptive randomization * Current philosophies, controversies, and new developments With ample problem sets, theoretical exercises, and short computer simulations using SAS, Randomization in Clinical Trials: Theory and Practice is equally useful as a standard textbook in biostatistics graduate programs as well as a reliable reference for biostatisticians in practice.
